Amazon Bedrock Flows의 Long-running Execution을 활용한 생성형 AI 워크플로우 자동화

Amazon Bedrock Flows의 Long-running Execution 기능을 활용한 생성형 AI 워크플로우 자동화 가이드

소개

기업들이 생성형 AI를 기반으로 한 애플리케이션을 점점 더 복잡하고 대규모로 발전시킴에 따라, 장시간 실행이 가능한 자동화된 워크플로우에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 특히 텍스트 변환, 멀티 스텝 처리, 외부 시스템 연동 등의 시나리오는 기존 5분 실행제한 내에서는 구현의 한계가 있었습니다. 이에 AWS는 Amazon Bedrock Flows의 public preview 기능으로 장시간 실행 가능한 비동기(Asynchronous) 워크플로우 기능을 새롭게 지원하게 되었습니다.

이 글에서는 Amazon Bedrock Flows의 long-running execution 기능에 대해 소개하고, 실제 사례를 통해 이것이 어떻게 활용될 수 있는지, 구성 방법은 어떤지 자세히 설명합니다. 특히 활용 사례는 Dentsu의 도서 변환 AI 서비스 'Easy Reading'을 기반으로 구성되었으며, 생성형 AI 애플리케이션 자동화를 고민하는 개발자와 아키텍트에게 유용한 가이드를 제공합니다.

본문: Long-running Execution의 주요 기능과 활용사례

Amazon Bedrock Flows는 기존에 제공하던 동기 방식의 워크플로우(최대 5분 실행 가능)를 비동기 방식으로 최대 24시간까지 확장해 실행할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 다음과 같은 주요 장점을 제공합니다.

1. 장시간 실행 환경
   기존의 짧은 실행 시간 제약을 극복하고, 최대 24시간까지 실행되는 워크플로우를 통해 대규모 데이터 또는 복잡한 단계를 순차적으로 실행할 수 있습니다.

2. 대용량 데이터 처리
   단일 실행 내에서 여러 개 챕터로 구성된 도서 전체 또는 초대형 문서를 처리할 수 있어, 사용자 경험 개선과 솔루션의 확장성을 확보할 수 있습니다.

3. 복합성 높은 업무 처리
   워크플로우 내부에서 여러 시스템을 연계하고 다단계 결정 로직을 포함할 수 있습니다. 예를 들어 Amazon S3, Lambda, DynamoDB, SNS 등의 서비스와 통합된 플로우를 구성할 수 있습니다.

4. 개발자 친화적인 구현 방식
   AWS 콘솔 또는 API를 통해 워크플로우를 정의할 수 있으며, 개별 노드별 트레이스를 통해 디버깅과 성능 모니터링도 가능합니다.

실제 활용사례: Dentsu의 Easy Reading 애플리케이션

Dentsu는 지적장애인을 위한 접근성 향상 도서 변환 솔루션 'Easy Reading'을 Amazon Bedrock Flows를 통해 자동화했습니다. 이 시스템은 Amazon S3에 업로드된 도서를 기반으로 각 챕터별 전처리, 접근성 변환, HTML 형식 변환, 챕터 통합, 최종 저장 등의 과정을 자동으로 수행합니다.

이 워크플로우는 다음과 같은 흐름으로 구성됩니다:

• 사용자가 Amazon S3에 도서를 업로드하면 플로우가 시작됩니다.
• Flow Input 노드는 챕터 경로와 접근성 메타데이터를 입력값으로 수신합니다.
• 각 챕터는 Iterator를 통해 개별적으로 분기 처리되며, S3 Retrieval 노드가 내용을 불러옵니다.
• Easifier 노드에서는 챕터에 텍스트 변환 및 접근성 반영 처리를 수행합니다.
• HTML Formatter가 결과물을 HTML 형태로 구성한 뒤, Collector와 Lambda가 이를 통합해 최종 문서로 구성합니다.
• S3 Storage를 통해 최종 결과물을 Amazon S3에 저장하며 Flow Output에서 경로를 제공합니다.

워드플로우 실행 테스트

이제 실제로 비동기 플로우를 실행해보면, 아래와 같은 입력값을 콘솔에 제공한 뒤 실행할 수 있습니다.

{
"chapterPrefixes": [
"books/beyond-earth/chapter_1.txt",
"books/beyond-earth/chapter_2.txt",
"books/beyond-earth/chapter_3.txt"
],
"metadata": {
"accessibilityProfile": "dyslexia",
"bookId": "beyond-earth-002",
"bookTitle": "Beyond Earth: Humanity's Journey to the Stars"
}
}

워크플로우가 실행되면 AWS 콘솔에서 자동으로 실행 상태와 각 노드별 진행 상황을 확인할 수 있으며, 오류 발생 시 구체적인 트레이스 정보를 확인해 디버깅도 가능합니다.

결론

Amazon Bedrock Flows의 long-running execution 기능은 대규모, 복잡한 생성형 AI 워크플로우를 보다 안정적이고 효율적으로 자동화하는데 큰 힘이 됩니다. 특히 텍스트 변환, 접근성 향상, 멀티 시스템 연동 등의 케이스에서 API 기반 자동화 및 트레이스 관리 기능은 개발자의 업무 효율을 극대화할 수 있는 핵심 요소입니다.

이 기능은 현재 퍼블릭 프리뷰 상태로 Amazon Bedrock Flows 서비스가 활성화된 리전에서 이용이 가능하며, 향후 정식 출시와 함께 더욱 다양한 시스템 구성과 확장이 기대됩니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/long-running-execution-flows-now-supported-in-amazon-bedrock-flows-in-public-preview/